論文の概要: Models and Benchmarks for Representation Learning of Partially Observed Subgraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00508v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 14:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:38:57.080690
• Title: Models and Benchmarks for Representation Learning of Partially Observed Subgraphs
• Title（参考訳）: 部分観測された部分グラフの表現学習モデルとベンチマーク
• Authors: Dongkwan Kim, Jiho Jin, Jaimeen Ahn, Alice Oh
• Abstract要約: グラフはグラフの豊富な部分構造であり、それらのノードとエッジは現実世界のタスクで部分的に観察できる。 既存のノードレベルまたはサブグラフレベルのメッセージパッシングは、準最適表現を生成する。 本稿では,部分部分グラフInfoMaxフレームワークを提案し,既存のInfoMaxモデルを一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.10073267779116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subgraphs are rich substructures in graphs, and their nodes and edges can be partially observed in real-world tasks. Under partial observation, existing node- or subgraph-level message-passing produces suboptimal representations. In this paper, we formulate a novel task of learning representations of partially observed subgraphs. To solve this problem, we propose Partial Subgraph InfoMax (PSI) framework and generalize existing InfoMax models, including DGI, InfoGraph, MVGRL, and GraphCL, into our framework. These models maximize the mutual information between the partial subgraph's summary and various substructures from nodes to full subgraphs. In addition, we suggest a novel two-stage model with $k$-hop PSI, which reconstructs the representation of the full subgraph and improves its expressiveness from different local-global structures. Under training and evaluation protocols designed for this problem, we conduct experiments on three real-world datasets and demonstrate that PSI models outperform baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフはグラフの豊富な部分構造であり、それらのノードとエッジは現実世界のタスクで部分的に観察できる。 部分的観察の下で、既存のノードまたはサブグラフレベルのメッセージパッシングは、サブ最適表現を生成する。 本稿では,部分観測された部分グラフの学習表現の新たなタスクを定式化する。 そこで本研究では,DGI,InfoGraph,MVGRL,GraphCLなどの既存のInfoMaxモデルをフレームワークに一般化し,部分部分グラフInfoMax(PSI)フレームワークを提案する。 これらのモデルは部分部分グラフの要約とノードから全部分グラフまでの様々な部分構造の間の相互情報を最大化する。 さらに,全部分グラフの表現を再構成し,異なる局所的グローバル構造からの表現性を向上させる,k$-hop psiの新たな2段階モデルを提案する。 この問題のために設計されたトレーニングおよび評価プロトコルでは、3つの実世界のデータセットについて実験を行い、psiモデルがベースラインを上回ることを実証する。

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